• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.92-98
• /
• 2019

본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.127-142
• /
• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권4호
• /
• pp.1851-1863
• /
• 2015

– In the paper, to handle the problem of traditional bag-of-features model ignoring the spatial relationship of local features in human action recognition, we proposed a Multiscale Spatial Position Coding under Locality Constraint method. Specifically, to describe this spatial relationship, we proposed a mixed feature combining motion feature and multi-spatial-scale configuration. To utilize temporal information between features, sub spatial-temporal-volumes are built. Next, the pooled features of sub-STVs are obtained via max-pooling method. In classification stage, the Locality-Constrained Group Sparse Representation is adopted to utilize the intrinsic group information of the sub-STV features. The experimental results on the KTH, Weizmann, and UCF sports datasets show that our action recognition system outperforms the classical local ST feature-based recognition systems published recently.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제10권4호
• /
• pp.21-36
• /
• 2000

This paper addresses the need to incorporate the increasing trend of partnership formation among business firms into a framework for interorganizational systems. The existing frameworks for classifying interorganizational systems are either conceptually too complex to be readily applicable to IOS planning or too outdated to explain the emergence of numerous forms of global communication networks. Based upon two dimensions, namely value activity linkage and system support level, we propose a new IOS framework which classifies IOS into four types, including (1) operational cooperation, (2) resource pooling, (3) operational coordination, and (4) complementary partnership. We review select cases that fit into each IOS category and draw characteristics of systems of each category. The paper concludes with suggestions for applying the framework to the development of an IOS-enabled corporate strategy.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권3호
• /
• pp.201-209
• /
• 2017

본 논문은 계층적 Convolutional Nerual Network(CNN)을 이용한 스마트폰용 객체 인식 시스템이다. 전체적인 구성은 스마트폰과 서버를 연결하여 서버에서 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크로 객체 인식을 하고 수집된 데이터를 매칭시켜 스마트폰으로 객체의 상세정보를 전달하는 방법이다. 또한 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 비교하였다. 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 88%, 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 73%의 정확도를 가지며 15%p의 성능 향상을 보였다. 이를 기반으로 스마트폰과 방송매체와 연동한 T-Commerce 시장 확장의 가능성을 보여준다. 아울러 방송영상을 시청하면서 Information Retrieval, AR/VR 서비스도 제공 가능하다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.211-223
• /
• 2013

국내 컨테이너터미널에서는 야드 트랙터의 위치를 실시간으로 인식하기 위해 RFID시스템을 사용하고 있다. 그러나 RFID를 이용한 위치인식은 트랜스퍼 크레인을 이용하는 야드 작업에는 문제가 없으나, 컨테이너 크레인을 이용하는 본선 작업에는 문제가 있다. 즉, 컨테이너 크레인에서 크레인 밑의 4개 차선에서 움직이는 야드 트랙터들을 구분하여 정확히 인식하기가 불가능하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 트랜스퍼 크레인의 야드 작업은 물론이고 컨테이너 크레인의 본선 작업에서도 동일한 방식으로 정확히 야드 트랙터를 인식할 수 있는 적외선 통신시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과 인식 횟수가 일정하게 측정되었으며, 25m의 거리에서도 인식범위가 5.7m로 측정 가능하였다. 즉, 컨테이너 크레인 밑을 이동하는 여러 대의 야드 트랙터들을 구분하여 인식할 수 있는 인식 범위를 가지게 되었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.635-644
• /
• 2016

열차 속도 제어는 운영 트랙에서 안전 운동을 구축하기 위한 열차 보호의 중요한 일부분이다. 경사진 면적과 같은 열차를 보호하는 데 필요한 트랙의 특수한 조건이 있다. 더욱이 반달리즘 문제를 가진 개도국에서 특수한 조건은 트랙 사이드의 장비를 최소화하기 위한 설치가 요구된다. 더욱이 열대 국가에서 트랙 사이드는 수질에서 트랙 사이드 장비의 성능에 영향을 줄 것으로 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 적외선 시스템을 이용하여 경사진 면적에 대하여 열차 속도 제어를 제안한다. 전주 배열의 설치에 의해 이 시스템은 보다 적은 도전, 경제적인 민감성, 트랙 사이드의 장비의 최소 설치와 강우 환경에서 신뢰성을 제공한다. 본 논문은 경사진 면적에서 성능 평가를 측정하고 열차 속도를 제어하는데 중점을 준다. 제안한 열차 속도 제어 시스템은 시간 당 약 20km의 제어속도와 최대 3.6%의 경사진 면적에서 속도 제어와 감시가 가능하다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1207-1214
• /
• 2019

4차 산업혁명의 기술이 우리도 모르는 사이 우리의 삶 속으로 스며들고 있다. CNN이 이미지 인식 분야에서 탁월한 능력을 보여준 이후 많은 IoT 기반 홈보안 시스템은 침입자로부터 가족과 가정을 보호하며 얼굴을 인식하기 위한 좋은 생체인식 방법으로 CNN을 사용하고 있다. 본 논문에서는 2D와 2.5D 이미지에 대하여 여러 종류의 입력 이미지 크기와 필터를 가지고 있는 CNN의 구조를 연구한다. 실험 결과는 50*50 크기를 가진 2.5D 입력 이미지, 2 컨벌류션과 맥스풀링 레이어, 3*3 필터를 가진 CNN 구조가 0.966의 인식률을 보여 주었고, 1개의 입력 이미지에 대하여 가장 긴 CPU 소비시간은 0.057S로 나타났다. 홈보안 시스템은 좋은 얼굴 인식률과 짧은 연산 시간을 요구하므로 본 논문에서 제안한 구조의 CNN은 홈보안 시스템에서 얼굴인식을 기반으로 하는 액추에이터 제어 등에 적합한 방법이 될 것이다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
• /
• 제32권2호
• /
• pp.169-184
• /
• 2013

The purpose of this study is to investigate teachers' recognition and to suggest an improvement in the system of teacher's observation and nomination used to selecting gifted and talented students in Science in the Busan Metropolitan School District in 2013 by investigating teachers' recognition of the system and their expressed needs. The results are as follows. First, it was observed that teachers are of the opinion that it is difficult to determine the science gifted students by observation due to their lack of expertise in giftedness and gifted education, the lack of a check list to use, and the difficulty of ensuring the objectivity of the results of the determination. Second, the absence of objective screening tools used for the selection, the selection of gifted students based on their subjective judgment, and the possibility to select students based only on visible manifestations of ability may cause parents to mistrust the system. Thus, institutional support is required to address the concerns of teachers and parents. Third, the teachers who are in charge of observation, nomination, selection and determination need to be trained. After that, at least one of these teachers should be assigned in each school and training should operate continuously and systematically. Lastly, while these things are occurring, the process of observation and nomination of by teachers, which is the basis of pooling gifted students at the level of Busan Metropolitan School District, should be continued.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제45권3호
• /
• pp.249-257
• /
• 2007

사각파 모형은 회분식 공정-저장조 망구조의 최적설계에 성공적으로 적용되었다. 설계된 망구조는 재순환 흐름을 포함하는 회분식의 모든 생산 재고 및 분배 체계를 내포한다. 본 연구에는 사각파 모형의 적용범위를 연속 또는 회분식 공정 뿐 만 아니라 반연속 공정에 까지 확대하려 한다. 이전의 연구에서는 원료조성이나 제품수율은 알려진 상수로 취급되었다. 본 연구에서는 이러한 제약이 완화되어 원료조성이나 제품 수율이 최적화 되어져야 하는 독립변수로 취급된다. 이러한 수정은 정유공장에서 흔히 접하는 최적제품 배합문제를 취급할 수 있게 한다. 원료조성과 제품수율이 독립변수일 때 발생하는 많은 문제의 복잡성에도 불구하고 사각파 모형은 여전히 해석적인 최적용량 공식을 제공한다. 최적공장설계에 적용되는 본 연구의 유용성은 고밀도 폴리에틸렌 공장설계의 예를 통해 나타내었다. 연구결과를 토대로 모든 공정의 최적성을 비교할 수 있는 척도를 제시하였다. 이 척도는 다수의 공정의 성능을 직접 비교할 수 있게 하므로 공정의 상태를 진단하는 유용한 도구가 될 것이다. 공정의 비용이 유속의 제곱근에 비례한다는 결과는 공장설계에서 늘리 알려진 6/10 경험법칙과 유사하다.